云天励飞登陆科创板：蹚出AI落地新路子
导读：4月4日登陆科创板的云天励飞，则为我们展现了一条让AI能够更高效、低成本地渗透到无数长尾应用的新路子。在2023年，这有着尤为重要的意义。
去年11月OpenAI推出ChatGPT后，短短几个月，已经引发全行业的新一轮AI浪潮。当然，ChatGPT等大语言模型应用，在中短期内还无法完全取代传统搜索引擎，但搜索引擎的巨头们已经“瑟瑟发抖”，生怕这一AI新应用颠覆搜索市场的巨大流量收益。
AI产业其实并非现在才掀起风浪。实际上，OpenAI等应用的出现，本身就离不开AI产业这些年在数据、算法、算力上打下的基础。在以往AI产业基础之上的创新应用ChatGPT更对算力提出了前所未有的需求。
都说算力就是生产力，得算力者得天下。那么，如何推动算力赋能应用、促进算力供需高效配置？如何提升算力设备自主可控能力？更重要的，对于中国来说，在AI逐步融进人们的日常生活、工作中时，在AI技术和各行各业各领域密切结合时，如何根据真实的场景训练出最突出的算法、打磨出最适合的芯片？
4月4日登陆科创板的云天励飞，则为我们展现了一条让AI能够更高效、低成本地渗透到无数长尾应用的新路子。在2023年，这有着尤为重要的意义。
AI产业，2023将迎来更磅礴的市场
2014年和2023年，对于AI产业来说，是具有标志性意义的两个年份。
2014年前后，是AI产业崛起的年份。彼时，谷歌斥资6.5亿美元收购人工智能初创企业DeepMind，而后者于2016年开发了人工智能棋手Alpha Go，可以说，Alpha Go就是当年的ChatGPT。当年的AI创业浪潮在太平洋两岸奔涌，中国也迎来一大批AI创业者，云天励飞创始人陈宁正是其中之一。陈宁2014年8月在深圳创立了云天励飞，也是国内最早的一批AI创业公司之一。
2023年，则是AIGC真正进入技术成熟期，且从技术到产业化、商业化过程极度缩短的一年。
AI产业2014年以来的崛起和发展，助推了AI技术在更多应用场景的落地，将机器学习算法与不同行业的实际问题结合，为企业和社会带来实际的价值。但AI的落地也并不容易，限制AI大规模落地的因素有哪些？
技术要实现大规模应用和推广，既需要相关技术易用，也需要采购价格合理。目前AI在安防、交通、市政、医疗、金融等领域已经大规模普及，但这些行业依然有大量未曾被覆盖的场景，遑论其他行业。
如何让算法拥有更强的泛化能力？如何让承载算法的芯片更加灵活地适用多场景且具有更低成本？这才是破解AI更大规模产业化的灵魂之问。
以安防为例，“以图搜图”找人是一种算法；但消防通道被占、高空抛物、垃圾处理不当等琐碎场景同样需要与之适应的长尾算法。再比如餐饮“明厨亮灶”工程中，还需要未佩戴帽子检测、工作服检测、抽烟检测、老鼠检测等众多算法，如果算法不具备多场景的泛化复用能力，如果复用的成本过高，都将限制AI技术的进一步落地。
而在数字城市和人居生活这两个云天励飞的主力方向，为了拓宽AI 解决方案的服务广度、挖掘AI 解决方案的服务深度，云天励飞的解决方案就是，着力构建AI 算力、算法服务平台，实现AI 技术产品化、产品平台化。
比如“深智”算法服务平台，就包含算法仓库、算法训练、智能调度、数据治理等功能模块，可为用户一站式配齐算法、算力等AI关键资源，实现AI在长尾应用的快速部署，让城市基层治理工作从人力密集型向技术密集型转变、从经验决策向数据决策转变、从被动响应向主动治理转变。
从2014年创立到2023年登陆科创板，云天励飞的九年创业，也恰好经历了AI产业在中国初期繁荣-快速崛起-产业井喷-短暂寒冬-第二轮繁荣的一个完整周期。
2023会是AI产业的一个新起点吗？
据瑞银研究报告，ChatGPT应用2023年1月就已经实现约1亿月活跃用户，而目前最火的短视频应用TikTok是在全球发布9个月之后才达到月活1亿用户，Instagram更是用了两年半时间——可以说，不论是AI产业还是互联网领域，已经很久没有发生这么激动人心的暴涨。
对于中国AI产业而言，更不应该被仅仅一个大语言模型应用所局限。AI进入千行百业、进入千家万户，不是2023年才开始发生的事情；但AI产业穿越资本寒冬、在更多产业大规模普及，迎来一个更加蓬勃发展的市场，2023年确实是一个新起点。
甚至对很多企业来说，2023年的变化不啻一次重新创业。
低成本满足非标化需求，AI普惠也是AI自主的重要部分
在AI产业加速发展下，AIGC等新型需求将对生产力和生产关系带来堪称“工业革命”式变化。目前各大AI公司也都在寻找自己最擅长的领域深入扎根，如注重算力平台建设者，注重智慧物流者，押注自动驾驶者等多种方向，一步步拓展、普及。
AI要想实现大规模普及，算法和芯片，皆不可少。当然，数据作为AI三要素之一也必不可少，但数据更多是在场景中生产，且数据的存储和利用有着严格的限制。对于AI企业来说，三要素中的算法和芯片更为关键。
不同于其他以算法为主的人工智能企业，云天励飞从视觉人工智能产品起步，就坚持走自主研发技术路线，很早就在算法和芯片上进行了较为全面的关键技术研发，成功搭建了人工智能算法平台、人工智能芯片平台，形成了算法芯片化的核心技术能力。
招股书就指出，云天励飞执行云端和终端产品及服务高效协同的技术路线，核心技术平台包括算法技术平台、人工智能芯片技术平台：
算法技术覆盖计算机视觉等领域，融合对场景的理解和工程化经验，以云端软件等形式提供至下游客户；人工智能芯片技术基于对算法技术特点及行业场景计算需求的深刻理解，通过自定义指令集、处理器架构及工具链的协同设计，优化算法与芯片技术的适配性，在终端和边缘端产品中应用并对外独立进行销售。算法芯片化的核心技术能力和端云协同的技术路线共同构筑了云天励飞的核心技术壁垒。
云天励飞在芯片和算法结合的“算法芯片化+端云协同”路径，为什么具有高度的壁垒性？
真正的壁垒或许不是拥有更高的入局成本；而是能够解决行业普遍的难题——降低技术应用的成本和门槛，让更多人享受到技术带来的福利。
传统的城市管理模式中，各部门均沉淀了大量不同维度的数据。这些数据往往高度非标准化、有效信息含量低，如何低成本、高效地对这些非标化数据进行分析提取或结构化？
就以云天励飞所在的城市深圳为例，作为一座常住人口近1800万、公共交通日均客运总量超千万人次的巨型城市，优化公共交通的效率至关重要。
为优化公共出行，深圳巴士集团与云天励飞合作建设智慧公交OD（OD即origin-destination,意为交通起止点）项目。搭载云天励飞自研AI芯片的“边缘盒子”安装在超过5000辆公交车上，这个“边缘盒子”相当于为每一辆公交车装上了一颗拥有智慧分析能力的大脑，能够分析公交OD数据，为公交线路、站点的优化提供更精准的数据支撑。
在“算法芯片化”+“端云协同”的支撑下，云天励飞还将这款“盒子”复用在了智慧巡检这一领域，而云天励飞在这过程中需要做的，仅仅只是把检测道路破损的算法加载到前端的“盒子”即可。
据了解，搭载云天励飞设备的智能巡检车，已在深圳多条主干道巡检落地应用,实现对10余种不同类型的道路病害进行高效、准确的识别和分析，行车过程中自动抓拍道路病害,检出率和准确率均超过95%,不再需要人工下车巡查。
“算法芯片化+端云协同”之所以能够让AI的应用更简单，是因为在端侧，有云天励飞以算法芯片化的方式打造的自研AI芯片支撑，可实现数据的高效采集和前端处理；在云端，有云天励飞自研和第三方的算法。“端云协同”能够保证整体方案根据不同业务场景需求进行灵活调整，实现数据的前端智能采集和云端处理，大幅提升AI解决方案整体的动态适应能力和灵活处理能力，加速AI解决方案的推广与落地。
在促进人工智能落地更多场景上，云天励飞的优势正在于“算法芯片化+端云协同”路径所带来的AI普惠。而只有AI普惠，才能真正实现AI产业的自主，并在大国竞争中借助更高的AI水平提高自己的生产力。
大国博弈，AI更是生产力
在全球各国均不遗余力地投入AI科技竞赛的当下，中心城市的AI发展前沿程度在大国博弈的背景下，甚至能够代表一个国家的AI水平。城市是人类活动的核心，涉及市政管理与生产生活最复杂的场景，是承载AI技术创新、与应用的平台。而AI领先的中心城市，一般也都拥有技术领先的AI公司。
云天励飞所在的深圳，是世界上第一个实现城市级AI安防与快速响应的城市，也是全球唯一一个可以实现十几个区域跨区域数据汇聚、数据检索和应用的城市。这样的一座城市，是AI企业争相比武落地的绝佳场景。
而云天励飞通过整合处理器芯片技术、各类算法技术、海量检索技术、大数据分析技术等，在这个场景中不仅立住了脚，还提出了“1+1+N”自进化城市智能体的战略——即1张智能化、泛在化、标准化的感知网络，1个分布式、集约化、自适应、自学习、自进化的城市超脑，N个AI赋能的智慧应用。
比如在数字城市和人居生活等更多领域中，云天励飞已经落地了一系列产品和解决方案。除交通OD分析系统“深邃”外，还有动态智能识别系统“深目”、多维大数据分析系统“深海”、视频结构化系统“深萃”、人工智能社会治理平台“深智”等，以及面向商业、书城场景的商启系列，面向泛园区场景的元启系列等。
在全面注册制背景下，作为首批登陆科创板的AI企业，云天励飞在资本市场也是特征明显的标的——在算法为主的AI赛道，云天励飞创始团队同时带有很多硬件背景，很多都是来自飞思卡尔、英伟达、英特尔、摩托罗拉、中兴微电子等企业的资深专家。
而且不同于其他企业“从AI算法做到芯片”的常见生长轨迹，云天励飞一开始就选择了算法与芯片融合发展的路径。其“算法芯片化”理念不是简单的“算法+芯片”同步发展，而是基于设计者对算法的深刻的理解，从场景应用中共性的高频使用的算法，沉淀为标准化的计算单元，把共性操作提炼出来去设计芯片架构；再在标准化的计算单元之上，由开发者完成针对各个场景的剩余部分进行个性化定制，从而降低解决方案的成本。
既有芯片专家，还有算法专家，从成立早期开始致力于从场景中推动算法演进，再通过算法芯片化的路径，推动人工智能产品标准化，云天励飞主张的“1+1+N”路径，也是中国促进AI产业落地更多场景的绝佳范例。
据了解，云天励飞在2015年就已启动了跟人工智能算法密切相关的神经网络处理器的研发。2018年，云天励飞的第一款可直接对外销售的芯片DeepEye 1000流片成功，2019年正式对外销售并实现商用。新一代芯片DeepEdge 10也已经开始流片。从2015年至今，云天励飞完成了3代指令集架构、4代神经网络处理器架构的研发，并陆续商用。基于4代神经网络处理器，云天励飞相继打造了一系列的面向“端边云”的人工智能神经网络处理器芯片，服务人工智能产业化落地。
而云天励飞等AI企业技术落地更多，芯片自主化程度更高，中国产业在面对禁售时的底气也越足。
在2023年这个正从弱人工智能走向强人工智能的技术时代，云天励飞创始人陈宁更是提出，“我们将把AI芯片做成AI时代的插座，只要插上就能获取像电能似的AI能，让智能服务无处不在。”
人工智能已成为各个国家和地区重点发展的领域，其技术进展，也深刻影响着国际关系与全球格局。AI产业已经成为大国博弈的重要筹码，俄罗斯总统普京就曾表示，“谁能成为人工智能领域的领先者，谁就能统治整个世界。”
什么时候会是“斯普特尼克”时刻？只要AI能实地转化为生产力，“斯普特尼克”时刻就一定会到来，或许——已经到来。
写在最后
多伦多大学教授Ajay Agrawal在其《权力与预测：AI颠覆经济学》一书中，曾描述过电力的普及过程：1879年，爱迪生展示出可家用的长亮电灯泡，但20年后依然只有3%的美国家庭使用电灯，工厂使用电力的比例也非常低；但又过20年，美国大部分工厂和过半家庭就用上了电。
电力从发明到落地，需要一些时间。但是一旦达到某个临界值，跨越了某个鸿沟，渗透率就会快速从仅有3%达到50%甚至100%。
亨利·福特不可能发明蒸汽动力的T型车生产线，只有电气化才能满足其在那个年代堪称“恐怖”的生产效率。电气动力的T型车生产线，是美国综合国力超越英国最显著的标志之一。而率先拥有AI时代的“T型车生产线”，也成为主要国家竞争时未曾明说的目标。
人工智能是决定国家命运的关键，大国的发展需要将人工智能关键技术牢牢地掌握在自己手里。云天励飞作为唯一一家同时承担了国家科技部、国家发改委、国家工信部三大部委关于人工智能芯片、算法重大专项的民营企业，在此时不仅肩负更重的责任，也迎来了更广阔的发展机遇。